高校，一覺醒來成了智算采購大戶

 　　大模型正在改變高校的什么?

　　文|周享玥

　　編|趙艷秋

　　過去兩年，以大模型為代表的新一代人工智能浪潮，在全球的發(fā)展中展現(xiàn)出蓬勃活力和巨大潛力。AI已不僅僅是技術(shù)進步的象征，更已成為國家戰(zhàn)略中的核心要素。

　　“如果說今天有什么事是我們一定要做的，那就是AI For Science(AI4S)。難以想象今天還有什么事情比它更重要，今年諾貝爾獎的頒布便是最好證明。”

　　11月下旬，在深圳舉辦的2024年IDEA大會上，香港科技大學校董會主席沈向洋表示，當前做人工智能研究，一方面要全力推動大模型技術(shù)的落地，另一方面也要關(guān)注它在科學研究中的應用。

　　第二天，在前往香港與黃仁勛進行一場對談的過程中，沈向洋又再次提到了AI for Science，并提及香港科技大學已圍繞這一熱門方向，投入大量的計算基礎(chǔ)設(shè)施和GPU資源。

　　黃仁勛則回應稱，高校目前確實面臨著一個嚴峻的結(jié)構(gòu)性難題，即計算資源分散，反而導致一些研究算力獲取難。這也是為什么，之前很多研究員選擇先前往英偉達、谷歌、微軟等大公司進行研究，再返回大學，甚至許多教授，會選擇在從事教學工作的同時，兼顧研究工作的原因。

　　黃仁勛因此建議“大學應該成為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的引領(lǐng)者，通過集中資源來推動全校的研究發(fā)展”。

　　實際上，業(yè)界觀察，最近兩年隨著大模型的到來，尤其近期諾貝爾獎的發(fā)布，讓高校對AI for Science、大模型和智算的投入熱情進一步高漲。

　　01

　　諾貝爾獎后，高校熱情高漲

　　最近，多位業(yè)界人士觀察，圍繞AI for Science，高校對大模型、算力等方面的需求正在愈發(fā)活躍。

　　大模型方面，最近兩個月，教育依然是公開招投標市場上，出單數(shù)排名前列的幾大行業(yè)之一。“現(xiàn)在不光是211、985，還有大量地方級的一本、二本學校也都在主動聯(lián)系我們，探討合作。”一位大模型行業(yè)人士告訴，“高校都在努力擁抱大模型。”

　　算力方面，近期市場上，更是頻繁涌現(xiàn)大單，多所大學都在發(fā)布千萬元級別甚至上億元的算力采購需求。

　　AI for Science并不是一個新概念，早在2018年，中科院院士鄂維南就在全球首次提出“AI for Science(科學智能)”概念。AlphaFold在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測方面的重大突破，也持續(xù)推動著這一概念深入大眾視野。而今年10月，諾貝爾物理學獎、化學獎紛紛頒給人工智能相關(guān)專家，則讓這一概念走向更大舞臺，再一次成為了熱門話題。

　　“大家最興奮的是，原來AI for Science要由各種不同的模型去做，但現(xiàn)在搞蛋白質(zhì)的、搞數(shù)學的......都可以‘揉’到大模型的方式中來，核心架構(gòu)甚至全都是transformer。”百度杰出系統(tǒng)架構(gòu)師王雁鵬告訴數(shù)智前線。

　　這讓一向作為科研主陣地的高校們看到了新的確定性方向，都在集中火力，推進AI for Science的發(fā)展。

　　更頻繁的學術(shù)交流和經(jīng)驗探討是一方面。近期，全國各地涌現(xiàn)出了多場AI for Science相關(guān)論壇。其中，有不少是由高校主動發(fā)起。比如，10月底的2024中國計算機大會上，復旦大學發(fā)起和組織了“第一屆科學智能(AI for Science)論壇——探索科學智能的邊界”。11月初，北京大學計算機學院，也和北京科學智能研究院一起，主辦了“2024科學智能峰會”……

　　一些高校也在成立專門的機構(gòu)或組織，來推進AI for Science發(fā)展。比如香港城市大學，就在10月21日宣布成立了香港人工智能與科學研究院，并與多名學術(shù)和業(yè)界伙伴簽署合作備忘錄，共同推進人工智能(AI)領(lǐng)域的前沿科研。

　　人才方面的培養(yǎng)也在加速。數(shù)智前線注意到，10月底至今，浙江大學已經(jīng)與中國人工智能學會(CAAI)、國家開放大學、CAAI 教育工作委員會等一起，連續(xù)制作六期“諾獎后談AI”的人工智能通識課程系列直播公開課，推動大學生人工智能素養(yǎng)培養(yǎng)。

　　除此之外，大模型時代下的AI for Science，正在對高校的算力問題提出新的要求。

　　業(yè)界觀察，高校傳統(tǒng)的算力建設(shè)方式，往往是不同院系甚至不同研究小組，自行采購和管理各自的計算資源，從而導致一個學校內(nèi)存在多個小型計算集群，容易出現(xiàn)算力資源分散管理、忙閑不均、共享不暢等問題，無法滿足大型模型研發(fā)所需的高速通訊要求，拖慢科研成果產(chǎn)出效率。

　　“為適應AI4S的需求，模型研發(fā)必須在算力、算法和模型框架等多個方面進行協(xié)同優(yōu)化和建設(shè)，傳統(tǒng)的分散建設(shè)方式已不再適用。”去年10月，在一場AI大會上，復旦大學人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院研究員程遠曾表示。

　　為此，早在去年6月，復旦大學就和阿里云、中國電信合作打造上線了號稱是當時“中國高校規(guī)模最大的云上科研智能計算平臺CFFF”。而該平臺由面向多學科融合創(chuàng)新的AI for Science計算集群“切問1號”和面向計算科學高精尖研究的專用高性能計算集群“近思1號”兩部分組成。

　　無獨有偶，更多高校也都在加速算力基礎(chǔ)設(shè)施的投入和建設(shè)。今年1月，浙江大學與中國移動簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，并宣布共同打造“全國首個校企合營模式算力中心——中國移動-浙江大學啟真算力中心”。4月，香港科技大學(廣州)智算中心也正式啟用……

　　今年10月，諾貝爾獎的發(fā)布，則帶來了進一步的需求刺激。“最近，高校的熱情普遍很高，預算也在變多。”王雁鵬告訴數(shù)智前線，他們已經(jīng)看到好幾個高校，都拿到幾億元的資金，要加大智算基礎(chǔ)設(shè)施的投入。

　　像上海交通大學，已轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)科研模式，期望科學與AI更緊密的結(jié)合。他們與百度智能云合作建成了自己的AI for Science科學數(shù)據(jù)開源開放平臺，支撐白玉蘭科學大模型的訓練。依托AI for Science平臺，上海交大已在Nature Computational Science封面，發(fā)表了AI+城市的科學成果。

　　02

　　大模型時代，產(chǎn)學研合作有了新內(nèi)涵

　　高校紛紛加碼AI for Science的同時，產(chǎn)學研的結(jié)合正變得愈加密切。

　　中國科學院院士鄂維南曾不止一次在演講中表示，隨著AI for Science的發(fā)展，科學研究將告別原來一個課題組完成所有科研任務相關(guān)事務的“作坊模式”，轉(zhuǎn)為類似“安卓模式”的平臺科研，打破學科邊界。

　　“在平臺科研的基礎(chǔ)上，針對具體的應用場景，通過垂直整合方式組織科學團隊、實驗團隊、產(chǎn)業(yè)界專家聯(lián)合進行攻關(guān)，將極大提升科研的效率以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展。”鄂維南說。

　　一位來自國內(nèi)大模型和算力服務企業(yè)的資深人士也告訴數(shù)智前線，隨著大模型的到來和持續(xù)落地，校企合作目前已成為普遍趨勢。“原來很多東西都是我們要主動去找高校，但最近兩年，高校主動找來的比較多。”該人士表示。

　　合作也在更加深化。“原來可能只是和高校本身簽一個戰(zhàn)略協(xié)議，在IaaS層合作，或者大家去找到一個點，做一些傳統(tǒng)應用的合作。”上述人士介紹，但最近兩年，高校里面的很多二級學院，也都在紛紛找他們進行合作。而這些二級學院，想要合作的業(yè)務方向也都不一樣，往往覆蓋了交通、藥品、能源制造等不同領(lǐng)域，畢竟他們手中握有一些專業(yè)數(shù)據(jù)，在大模型時代有必要條件。

　　不過，AI雖然幫助突破了原來的科研瓶頸，但對科研團隊的“硬+軟”實力也提出了更高要求，校企合作更有利于實現(xiàn)優(yōu)勢互補。

　　比如在隧道與地下施工領(lǐng)域，山東大學與浪潮云合作，通過地質(zhì)統(tǒng)計學、流體力學、計算機科學及信息科學等多個學科聯(lián)合，搭建了巖土工程領(lǐng)域大模型與災害預控數(shù)字孿生平臺，探索形成地下工程災害由被動處治到主動、科學、智能防控轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù)。

　　而浪潮信息自2020年以來，持續(xù)參與了西湖大學算力平臺的建設(shè)，在這家建設(shè)初衷是將創(chuàng)新從零到一做起的學校，加速其在藥物科研等方面的探索。

　　復旦大學，則在與阿里云、中國電信聯(lián)手打造CFFF平臺一年后，已有超300個科研團隊在這該平臺上開展研究，且?guī)缀醵际强鐚W科團隊。一批垂直領(lǐng)域大模型也在此誕生和活躍，如國內(nèi)首個多模態(tài)的對話式大語言模型——MOSS大語言模型;結(jié)合3D分子構(gòu)象，預測藥物物理化學屬性的ADMET預測模型;研究長序列、細粒度的基因調(diào)控關(guān)系的女媧DNA大模型等。

　　值得一提的是，企業(yè)助力高校實現(xiàn)AI for Science的同時，高校們產(chǎn)出的科研成果，實際上也在反過來服務企業(yè)的客戶，實現(xiàn)某種意義上的Science for AI。

　　“比如，我們和某大學合作打造行業(yè)大模型的過程中，他們有研究幾十年的學術(shù)數(shù)據(jù)，我們有大模型和算力，通過合作，他們加速了科研成果的轉(zhuǎn)化，這些研發(fā)出來的產(chǎn)品，目前也正在面向我們的其他客戶，進行試點推廣。”一位行業(yè)人士表示。

　　某大學與百度云合作，將某制造行業(yè)的一些需求用大模型跑通后，也能嫁接到百度的模型上來，去大范圍服務客戶。

　　也因此，業(yè)界觀察，目前不管是高校還是企業(yè)，都對AI領(lǐng)域的產(chǎn)學研合作抱以厚望。

　　最近的高校招標項目中，就有不少項目都與“產(chǎn)教融合”有關(guān)。比如上海交通大學的“面向產(chǎn)教融合的可擴展異構(gòu)協(xié)同智算平臺”項目，哈爾濱工業(yè)大學的“人工智能產(chǎn)教融合創(chuàng)新平臺總集”項目。

　　而在更早之前，復旦大學CFFF平臺正式上線時，中國工程院院士、阿里云創(chuàng)始人王堅更是一度表示，復旦大學和阿里云的合作是產(chǎn)學研協(xié)同的創(chuàng)新，“甚至可以像當年MIT跟貝爾實驗室合作使得今天的大學工學院有了通信專業(yè)一樣，以產(chǎn)學研的合作創(chuàng)造出一個新領(lǐng)域、一個新機會。”

　　03

　　一些經(jīng)驗正在形成

　　“AI for Science在材料、生命科學、能源化工等領(lǐng)域落地成果的不斷涌現(xiàn)，讓我們看到其帶來的巨大前景。但AI for Science帶來的不僅僅是點狀的突破，而是系統(tǒng)性地帶動科學研究基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，推進邁向‘平臺科研’時代。”2024年7月，在2024世界人工智能大會的一場分論壇上，中國科學院院士鄂維南如是稱。

　　他同時強調(diào)，發(fā)展AI for Science，落地“平臺科研”模式，應該著重推進“四梁N柱”方面的綜合建設(shè)和發(fā)展。

　　其中，“四梁”，即指新一代科學研究的基礎(chǔ)設(shè)施，包括基本原理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法模型與軟件、高精度高效率的實驗表征方法、替代文獻的數(shù)據(jù)庫與知識庫，以及高度整合的算力平臺。具體科學及產(chǎn)業(yè)問題，如新能源汽車、生命科學、能源材料等，則構(gòu)成所謂的“N柱”。

　　在這種大背景下，最近兩年，高校和企業(yè)都在紛紛加速推動AI for Science的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。而在這個過程中，一些經(jīng)驗也在相互合作中逐漸積累。

　　比如在大模型方面，一位大廠人士告訴數(shù)智前線，高校在選擇合作伙伴時，往往最為看中三方面的因素：公司體量是否夠大，能彌補他們資源上的優(yōu)勢;算力和大模型技術(shù)方面的優(yōu)勢是否突出;服務能力是否可持續(xù)，而不是一桿子買賣。而企業(yè)則看中高校科研團隊里是否有資深的人才，更優(yōu)質(zhì)的行業(yè)數(shù)據(jù)等。

　　在科研計算平臺建設(shè)方面，復旦大學研究員程遠則在去年10月的一場大會上，分享了復旦大學的三大關(guān)鍵建設(shè)思路。

　　其一，要提高集群計算的加速。尤其是在模型訓練相關(guān)領(lǐng)域，不僅要增加硬件算力，還需在并行訓練框架層面進行優(yōu)化。

　　其二，將AI和HPC計算融合，以滿足不同科研計算需求。

　　其三，研發(fā)易于使用的AI4S工具，以滿足科學家對于AI易用性的需求。

　　隨著今年合作的深入，效率、穩(wěn)定性、節(jié)能等是這波熱潮中，高校對算力基礎(chǔ)設(shè)施的基本要求。

　　圍繞這些需求，AI for Science基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)鏈上的一眾企業(yè)也在快速行動，推出對應的產(chǎn)品和服務。尤其是百度云、阿里云、騰訊云、華為云等多家云廠商，都在這塊兒有不少探索。

　　百度繼上海交通大學后，在今年1月，與另一家985重點高校重慶大學簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方將共建“重慶大學-百度智能云聯(lián)合創(chuàng)新中心”， 聚焦山地自動駕駛、大模型應用、信息安全等前沿關(guān)鍵領(lǐng)域，聯(lián)合開展高水平科技創(chuàng)新，共同打造AI For Science科研計算平臺。

　　華為則依托智能感知、智能聯(lián)接、智能中樞等全棧自主創(chuàng)新產(chǎn)品和平臺，構(gòu)建起實驗室科研園區(qū)、科研服務、科研計算三大科研平臺能力，推出了智算實驗室解決方案，向外提供。

　　騰訊據(jù)悉也面向AI for Science浪潮，推出了“彈性服務、開箱即用”科研生態(tài)云。

　　中國移動，在今年10月，發(fā)布了AI賦能科學“AI For Science(AI4S)科學裝置智算節(jié)點”，并提供AI4S Station科學工作站平臺。該工作站集合了科研模型研發(fā)基礎(chǔ)工具集、科學模型服務平臺、生物蛋白等科學領(lǐng)域工具套件，提供端到端極簡科研開發(fā)流程，讓科學家專注自身專業(yè)領(lǐng)域，提升科研模型研發(fā)效率。

　　一些創(chuàng)業(yè)公司也同樣瞄準在了AI4S領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施搭建。比如深勢科技，正在為有基礎(chǔ)科研需求的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)提供AI4S研究工具和平臺。

　　AI for Science熱潮下，高校和企業(yè)還在持續(xù)不斷動作中……